黑马Redis视频教程高级篇（二：多级缓存）

目录

一、什么是多级缓存？

二、JVM进程缓存

2.1、导入案例

2.2、初识Caffeine

2.3、实现JVM进程缓存

2.3.1、需求

2.3.2、实现

三、Lua语法入门

3.1、初识Lua

3.2、HelloWord

3.3、变量和循环

3.3.1、Lua的数据类型

3.3.2、声明变量

3.3.3、循环

3.4、条件控制、函数

3.4.1、函数

3.4.2、条件控制

3.4.3、案例

四、实现多级缓存

4.1、安装OpenResty

4.2、OpenResty快速入门

4.2.1、反向代理流程

4.2.2、OpenResty监听请求

4.2.3、编写item.lua

4.3、请求参数处理

4.3.1、获取参数的API

4.3.2、获取参数并返回

4.4、查询Tomcat

4.4.1、发送http请求的API

4.4.2、封装http工具

4.4.3、CJSON工具类

4.4.4、实现Tomcat查询

4.4.5、基于ID负载均衡

4.5、Redis缓存预热

4.6、查询Redis缓存

4.6.1、封装Redis工具

4.6.2、实现Redis查询

4.7、Nginx本地缓存

4.7.1、本地缓存API

4.7.2、实现本地缓存查询

五、缓存同步

5.1、数据同步策略

5.2、安装Canal

5.2.1、认识Canal

5.2.2、安装Canal

5.3、监听Canal

5.3.1、引入依赖

5.3.2、yml编写配置

5.3.3、修改Item实体类

5.3.4、编写监听器

---

一、什么是多级缓存？

传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：

存在下面的问题：

• 请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈。
• Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击。

多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能：

• 浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存

• 访问非静态资源（ajax查询数据）时，访问服务端

• 请求到达Nginx后，优先读取Nginx本地缓存

• 如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis（不经过Tomcat）

• 如果Redis查询未命中，则查询Tomcat

• 请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存

• 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库

在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了。

因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发，再有专门的nginx服务来做反向代理，如图：

另外，我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式：

可见，多级缓存的关键有两个：

• 一个是在nginx中编写业务，实现nginx本地缓存、Redis、Tomcat的查询

• 另一个就是在Tomcat中实现JVM进程缓存

其中Nginx编程则会用到OpenResty框架结合Lua这样的语言。

二、JVM进程缓存

为了演示多级缓存的案例，我们先准备一个商品查询的业务。

2.1、导入案例

参考我的另一篇文章：案例导入说明

2.2、初识Caffeine

缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力。我们把缓存分为两类：

• 分布式缓存，例如Redis：

  • 优点：存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享

  • 缺点：访问缓存有网络开销

  • 场景：缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享

• 进程本地缓存，例如HashMap、GuavaCache：

  • 优点：读取本地内存，没有网络开销，速度更快

  • 缺点：存储容量有限、可靠性较低（Tomcat重启或者宕机，数据就丢失了）、无法共享

  • 场景：性能要求较高，缓存数据量较小

我们今天会利用Caffeine框架来实现JVM进程缓存。

Caffeine是一个基于Java8开发的，提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库。目前Spring内部的缓存使用的就是Caffeine。GitHub地址：GitHub - ben-manes/caffeine: A high performance caching library for Java

Caffeine的性能非常好，下图是官方给出的性能对比：

可以看到Caffeine的性能遥遥领先！

缓存使用的基本API：

@Test
void testBasicOps() {
    // 构建cache对象
    Cache cache = Caffeine.newBuilder().build();

    // 存数据
    cache.put("gf", "迪丽热巴");

    // 取数据
    String gf = cache.getIfPresent("gf");
    System.out.println("gf = " + gf);

    // 取数据，包含两个参数：
    // 参数一：缓存的key
    // 参数二：Lambda表达式，表达式参数就是缓存的key，方法体是查询数据库的逻辑
    // 优先根据key查询JVM缓存，如果未命中，则执行参数二的Lambda表达式
    String defaultGF = cache.get("defaultGF", key -> {
        // 根据key去数据库查询数据
        return "柳岩";
    });
    System.out.println("defaultGF = " + defaultGF);
}

Caffeine既然是缓存的一种，肯定需要有缓存的清除策略，不然的话内存总会有耗尽的时候。

Caffeine提供了三种缓存驱逐策略：

• 基于容量：设置缓存的数量上限

// 创建缓存对象
Cache cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为1，意思就是缓存里最多存1个key
    .build();

• 基于时间：设置缓存的有效时间

// 创建缓存对象
Cache cache = Caffeine.newBuilder()
    // 设置缓存有效期为 10 秒，从最后一次写入开始计时 
    .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) 
    .build();

• 基于引用：设置缓存为软引用或弱引用，利用GC来回收缓存数据。性能较差，不建议使用。

注意：在默认情况下，当一个缓存元素过期的时候，Caffeine不会自动立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后，或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。

2.3、实现JVM进程缓存

2.3.1、需求

利用Caffeine实现下列需求：

• 给根据id查询商品的业务添加缓存，缓存未命中时查询数据库

• 给根据id查询商品库存的业务添加缓存，缓存未命中时查询数据库

• 缓存初始大小为100

• 缓存上限为10000

2.3.2、实现

首先，我们需要定义两个Caffeine的缓存对象，分别保存商品、库存的缓存数据。

在item-service的com.heima.item.config包下定义CaffeineConfig类：

package com.heima.item.config;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.heima.item.pojo.Item;
import com.heima.item.pojo.ItemStock;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class CaffeineConfig {

    @Bean
    public Cache itemCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }

    @Bean
    public Cache stockCache(){
        return Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(100)
                .maximumSize(10_000)
                .build();
    }
}

然后，修改item-service中的com.heima.item.web包下的ItemController类，添加缓存逻辑：

@RestController
@RequestMapping("item")
public class ItemController {

    @Autowired
    private IItemService itemService;
    @Autowired
    private IItemStockService stockService;

    @Autowired
    private Cache itemCache;
    @Autowired
    private Cache stockCache;
    
    // ...其它略
    
    @GetMapping("/{id}")
    public Item findById(@PathVariable("id") Long id) {
        return itemCache.get(id, key -> itemService.query()
                .ne("status", 3).eq("id", key)
                .one()
        );
    }

    @GetMapping("/stock/{id}")
    public ItemStock findStockById(@PathVariable("id") Long id) {
        return stockCache.get(id, key -> stockService.getById(key));
    }
}

三、Lua语法入门

Nginx编程需要用到Lua语言，因此我们必须先入门Lua的基本语法。

3.1、初识Lua

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，用标准C语言编写并以源代码形式开放， 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。官网：The Programming Language Lua/

Lua经常嵌入到C语言开发的程序中，例如游戏开发、游戏插件等。

Nginx本身也是C语言开发，因此也允许基于Lua做拓展。

3.2、HelloWord

CentOS7默认已经安装了Lua语言环境，所以可以直接运行Lua代码。

1）在Linux虚拟机的任意目录下，新建一个hello.lua文件

2）添加下面的内容

print("Hello World!")

3）运行

3.3、变量和循环

学习任何语言必然离不开变量，而变量的声明必须先知道数据的类型。

3.3.1、Lua的数据类型

Lua中支持的常见数据类型包括：

另外，Lua提供了type()函数来判断一个变量的数据类型：

3.3.2、声明变量

Lua声明变量的时候无需指定数据类型，而是用local来声明变量为局部变量：

-- 声明字符串，可以用单引号或双引号，
local str = 'hello'
-- 字符串拼接可以使用 ..
local str2 = 'hello' .. 'world'
-- 声明数字
local num = 21
-- 声明布尔类型
local flag = true

Lua中的table类型既可以作为数组，又可以作为Java中的map来使用。数组就是特殊的table，key是数组角标而已：

-- 声明数组 ，key为角标的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 声明table，类似java的map
local map =  {name='Jack', age=21}

Lua中的数组角标是从1开始，访问的时候与Java中类似：

-- 访问数组，lua数组的角标从1开始
print(arr[1])

Lua中的table可以用key来访问：

-- 访问table
print(map['name'])
print(map.name)

3.3.3、循环

对于table，我们可以利用for循环来遍历。不过数组和普通table遍历略有差异。

遍历数组：

-- 声明数组 key为索引的 table
local arr = {'java', 'python', 'lua'}
-- 遍历数组
for index,value in ipairs(arr) do
    print(index, value) 
end

遍历普通table：

-- 声明map，也就是table
local map = {name='Jack', age=21}
-- 遍历table
for key,value in pairs(map) do
   print(key, value) 
end

3.4、条件控制、函数

Lua中的条件控制和函数声明与Java类似。

3.4.1、函数

function 函数名( argument1, argument2..., argumentn)
    -- 函数体
    return 返回值
end

例如，定义一个函数，用来打印数组：

function printArr(arr)
    for index, value in ipairs(arr) do
        print(value)
    end
end

3.4.2、条件控制

类似Java的条件控制，例如if、else语法：

if(布尔表达式)
then
   --[ 布尔表达式为 true 时执行该语句块 --]
else
   --[ 布尔表达式为 false 时执行该语句块 --]
end

与java不同，布尔表达式中的逻辑运算是基于英文单词：

3.4.3、案例

需求：自定义一个函数，可以打印table，当参数为nil时，打印错误信息

function printArr(arr)
    if not arr then
        print('数组不能为空！')
    end
    for index, value in ipairs(arr) do
        print(value)
    end
end

四、实现多级缓存

4.1、安装OpenResty

OpenResty® 是一个基于 Nginx的高性能 Web 平台，用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。具备下列特点：

• 具备Nginx的完整功能

• 基于Lua语言进行扩展，集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块

• 允许使用Lua自定义业务逻辑、自定义库

官方网站： OpenResty® - 开源官方站/

安装参考我的另一篇文章：安装OpenResty

4.2、OpenResty快速入门

我们希望达到的多级缓存架构如图：

其中：

• windows上的nginx用来做反向代理服务，将前端的查询商品的ajax请求代理到OpenResty集群

• OpenResty集群用来编写多级缓存业务

4.2.1、反向代理流程

现在，商品详情页使用的是假的商品数据。不过在浏览器中，可以看到页面有发起ajax请求查询真实商品数据。

这个请求如下：

请求地址是localhost，端口是80，就被windows上安装的Nginx服务给接收到了。然后代理给了OpenResty集群：

  

我们需要在OpenResty中编写业务，查询商品数据并返回到浏览器。

但是这次，我们先在OpenResty接收请求，返回假的商品数据。

4.2.2、OpenResty监听请求

OpenResty的很多功能都依赖于其目录下的Lua库，需要在nginx.conf中指定依赖库的目录，并导入依赖：

1）添加对OpenResty的Lua模块的加载

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，在其中的http下面，添加下面代码：

#lua 模块
lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;";
#c模块     
lua_package_cpath "/usr/local/openresty/lualib/?.so;;";  

2）监听/api/item路径

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，在nginx.conf的server下面，添加对/api/item这个路径的监听：

location  /api/item {
    # 默认的响应类型
    default_type application/json;
    # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
    content_by_lua_file lua/item.lua;
}

这个监听，就类似于SpringMVC中的@GetMapping("/api/item")做路径映射。

而content_by_lua_file lua/item.lua则相当于调用item.lua这个文件，执行其中的业务，把结果返回给用户。相当于java中调用service。

4.2.3、编写item.lua

1）在/usr/loca/openresty/nginx目录创建文件夹：lua

2）在/usr/loca/openresty/nginx/lua文件夹下，新建文件：item.lua  

3）编写item.lua，返回假数据

item.lua中，利用ngx.say()函数返回数据到Response中

ngx.say('{"id":10001,"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')

4）重新加载配置

nginx -s reload

刷新商品页面：http://localhost/item.html?id=1001，即可看到效果：

4.3、请求参数处理

上一节中，我们在OpenResty接收前端请求，但是返回的是假数据。

要返回真实数据，必须根据前端传递来的商品id，查询商品信息才可以。

那么如何获取前端传递的商品参数呢？

4.3.1、获取参数的API

OpenResty中提供了一些API用来获取不同类型的前端请求参数：

4.3.2、获取参数并返回

在前端发起的ajax请求如图：

可以看到商品id是以路径占位符方式传递的，因此可以利用正则表达式匹配的方式来获取ID

1）获取商品id

修改/usr/loca/openresty/nginx/nginx.conf文件中监听/api/item的代码，利用正则表达式获取ID：

location ~ /api/item/(\d+) {
    # 默认的响应类型
    default_type application/json;
    # 响应结果由lua/item.lua文件来决定
    content_by_lua_file lua/item.lua;
}

2）拼接ID并返回

修改/usr/loca/openresty/nginx/lua/item.lua文件，获取id并拼接到结果中返回：

-- 获取商品id
local id = ngx.var[1]
-- 拼接并返回
ngx.say('{"id":' .. id .. ',"name":"SALSA AIR","title":"RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","price":17900,"image":"https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp","category":"拉杆箱","brand":"RIMOWA","spec":"","status":1,"createTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","updateTime":"2019-04-30T16:00:00.000+00:00","stock":2999,"sold":31290}')

3）重新加载并测试

运行命令以重新加载OpenResty配置：

nginx -s reload

刷新页面可以看到结果中已经带上了ID：

4.4、查询Tomcat

拿到商品ID后，本应去缓存中查询商品信息，不过目前我们还未建立nginx、redis缓存。因此，这里我们先根据商品id去tomcat查询商品信息。我们实现如图部分：

需要注意的是，我们的OpenResty是在虚拟机，Tomcat是在Windows电脑上。两者IP一定不要搞错了。  

4.4.1、发送http请求的API

nginx提供了内部API用以发送http请求：

local resp = ngx.location.capture("/path",{
    method = ngx.HTTP_GET,   -- 请求方式
    args = {a=1,b=2},  -- get方式传参数
})

返回的响应内容包括：

• resp.status：响应状态码

• resp.header：响应头，是一个table

• resp.body：响应体，就是响应数据

注意：这里的path是路径，并不包含IP和端口。这个请求会被nginx内部的server监听并处理。

但是我们希望这个请求发送到Tomcat服务器，所以还需要编写一个server来对这个路径做反向代理：

 location /path {
     # 这里是windows电脑的ip和Java服务端口，需要确保windows防火墙处于关闭状态
     proxy_pass http://192.168.150.1:8081; 
 }

原理如图：

4.4.2、封装http工具

下面，我们封装一个发送Http请求的工具，基于ngx.location.capture来实现查询tomcat。

1）添加反向代理，到windows的Java服务

因为item-service中的接口都是/item开头，所以我们监听/item路径，代理到windows上的tomcat服务。

修改 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，添加一个location：

location /item {
    proxy_pass http://192.168.150.1:8081;
}

以后，只要我们调用ngx.location.capture("/item")，就一定能发送请求到windows的tomcat服务。

2）封装工具类

之前我们说过，OpenResty启动时会加载以下两个目录中的工具文件：

所以，自定义的http工具也需要放到这个目录下。

在/usr/local/openresty/lualib目录下，新建一个common.lua文件：

vi /usr/local/openresty/lualib/common.lua

内容如下:

-- 封装函数，发送http请求，并解析响应
local function read_http(path, params)
    local resp = ngx.location.capture(path,{
        method = ngx.HTTP_GET,
        args = params,
    })
    if not resp then
        -- 记录错误信息，返回404
        ngx.log(ngx.ERR, "http请求查询失败, path: ", path , ", args: ", args)
        ngx.exit(404)
    end
    return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http
}  
return _M

这个工具将read_http函数封装到_M这个table类型的变量中，并且返回，这类似于导出。

使用的时候，可以利用require('common')来导入该函数库，这里的common是函数库的文件名。

3）实现商品查询

最后，我们修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件，利用刚刚封装的函数库实现对tomcat的查询：

-- 引入自定义common工具模块，返回值是common中返回的 _M
local common = require("common")
-- 从 common中获取read_http这个函数
local read_http = common.read_http
-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)

这里查询到的结果是json字符串，并且包含商品、库存两个json字符串，页面最终需要的是把两个json拼接为一个json：

 这就需要我们先把JSON变为lua的table，完成数据整合后，再转为JSON。

4.4.3、CJSON工具类

OpenResty提供了一个cjson的模块用来处理JSON的序列化和反序列化。

官方地址： GitHub - openresty/lua-cjson: Lua CJSON is a fast JSON encoding/parsing module for Lua/

1）引入cjson模块：

local cjson = require "cjson"

2）序列化：

local obj = {
    name = 'jack',
    age = 21
}
-- 把 table 序列化为 json
local json = cjson.encode(obj)

3）反序列化：

local json = '{"name": "jack", "age": 21}'
-- 反序列化 json为 table
local obj = cjson.decode(json);
print(obj.name)

4.4.4、实现Tomcat查询

下面，我们修改之前的item.lua中的业务，添加json处理功能：

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')

-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]
-- 根据id查询商品
local itemJSON = read_http("/item/".. id, nil)
-- 根据id查询商品库存
local itemStockJSON = read_http("/item/stock/".. id, nil)

-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)

-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

4.4.5、基于ID负载均衡

刚才的代码中，我们的tomcat是单机部署。而实际开发中，tomcat一定是集群模式：

因此，OpenResty需要对tomcat集群做负载均衡。

而默认的负载均衡规则是轮询模式，当我们查询/item/10001时：

• 第一次会访问8081端口的tomcat服务，在该服务内部就形成了JVM进程缓存

• 第二次会访问8082端口的tomcat服务，该服务内部没有JVM缓存（因为JVM缓存无法共享），会查询数据库

• ...

你看，因为轮询的原因，第一次查询8081形成的JVM缓存并未生效，直到下一次再次访问到8081时才可以生效，缓存命中率太低了。

怎么办？

如果能让同一个商品，每次查询时都访问同一个tomcat服务，那么JVM缓存就一定能生效了。

也就是说，我们需要根据商品id做负载均衡，而不是轮询。

1）原理

nginx提供了基于请求路径做负载均衡的算法：

nginx根据请求路径做hash运算，把得到的数值对tomcat服务的数量取余，余数是几，就访问第几个服务，实现负载均衡。

例如：

• 我们的请求路径是 /item/10001

• tomcat总数为2台（8081、8082）

• 对请求路径/item/1001做hash运算求余的结果为1

• 则访问第一个tomcat服务，也就是8081

只要id不变，每次hash运算结果也不会变，那就可以保证同一个商品，一直访问同一个tomcat服务，确保JVM缓存生效。

2）实现

修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf文件，实现基于ID做负载均衡。

首先，定义tomcat集群，并设置基于路径做负载均衡：

upstream tomcat-cluster {
    hash $request_uri;
    server 192.168.150.1:8081;
    server 192.168.150.1:8082;
}

然后，修改对tomcat服务的反向代理，目标指向tomcat集群：

location /item {
    proxy_pass http://tomcat-cluster;
}

重新加载OpenResty

nginx -s reload

3）测试

启动两台tomcat服务：

同时启动：

清空日志后，再次访问页面，可以看到不同id的商品，访问到了不同的tomcat服务：

 

4.5、Redis缓存预热

Redis缓存会面临冷启动问题：

冷启动：服务刚刚启动时，Redis中并没有缓存，如果所有商品数据都在第一次查询时添加缓存，可能会给数据库带来较大压力。

缓存预热：在实际开发中，我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据，在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。

我们数据量较少，并且没有数据统计相关功能，目前可以在启动时将所有数据都放入缓存中。

1）利用Docker安装Redis

docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis redis-server --appendonly yes

2）在item-service服务中引入Redis依赖

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis

3）配置Redis地址

spring:
  redis:
    host: 192.168.150.101

4）编写初始化类

缓存预热需要在项目启动时完成，并且必须是拿到RedisTemplate之后。

这里我们利用InitializingBean接口来实现，因为InitializingBean可以在对象被Spring创建并且成员变量全部注入后执行。

package com.heima.item.config;

import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.heima.item.pojo.Item;
import com.heima.item.pojo.ItemStock;
import com.heima.item.service.IItemService;
import com.heima.item.service.IItemStockService;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private IItemService itemService;
    @Autowired
    private IItemStockService stockService;

    private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 初始化缓存
        // 1.查询商品信息
        List itemList = itemService.list();
        // 2.放入缓存
        for (Item item : itemList) {
            // 2.1.item序列化为JSON
            String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
            // 2.2.存入redis
            redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
        }

        // 3.查询商品库存信息
        List stockList = stockService.list();
        // 4.放入缓存
        for (ItemStock stock : stockList) {
            // 2.1.item序列化为JSON
            String json = MAPPER.writeValueAsString(stock);
            // 2.2.存入redis
            redisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);
        }
    }
}

4.6、查询Redis缓存

现在，Redis缓存已经准备就绪，我们可以再OpenResty中实现查询Redis的逻辑了。如下图红框所示：

当请求进入OpenResty之后：

• 优先查询Redis缓存

• 如果Redis缓存未命中，再查询Tomcat

4.6.1、封装Redis工具

OpenResty提供了操作Redis的模块，我们只要引入该模块就能直接使用。但是为了方便，我们将Redis操作封装到之前的common.lua工具库中。

修改/usr/local/openresty/lualib/common.lua文件：

1）引入Redis模块，并初始化Redis对象

-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)

2）封装函数，用来释放Redis连接，其实是放入连接池

-- 关闭redis连接的工具方法，其实是放入连接池
local function close_redis(red)
    local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间，单位是毫秒
    local pool_size = 100 --连接池大小
    local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
    end
end

3）封装函数，根据key查询Redis数据

-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址，key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)
    -- 获取一个连接
    local ok, err = red:connect(ip, port)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
        return nil
    end
    -- 查询redis
    local resp, err = red:get(key)
    -- 查询失败处理
    if not resp then
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
    end
    --得到的数据为空处理
    if resp == ngx.null then
        resp = nil
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
    end
    close_redis(red)
    return resp
end

4）导出

-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http,
    read_redis = read_redis
}  
return _M

完整的common.lua：

-- 导入redis
local redis = require('resty.redis')
-- 初始化redis
local red = redis:new()
red:set_timeouts(1000, 1000, 1000)

-- 关闭redis连接的工具方法，其实是放入连接池
local function close_redis(red)
    local pool_max_idle_time = 10000 -- 连接的空闲时间，单位是毫秒
    local pool_size = 100 --连接池大小
    local ok, err = red:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "放入redis连接池失败: ", err)
    end
end

-- 查询redis的方法 ip和port是redis地址，key是查询的key
local function read_redis(ip, port, key)
    -- 获取一个连接
    local ok, err = red:connect(ip, port)
    if not ok then
        ngx.log(ngx.ERR, "连接redis失败 : ", err)
        return nil
    end
    -- 查询redis
    local resp, err = red:get(key)
    -- 查询失败处理
    if not resp then
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis失败: ", err, ", key = " , key)
    end
    --得到的数据为空处理
    if resp == ngx.null then
        resp = nil
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis数据为空, key = ", key)
    end
    close_redis(red)
    return resp
end

-- 封装函数，发送http请求，并解析响应
local function read_http(path, params)
    local resp = ngx.location.capture(path,{
        method = ngx.HTTP_GET,
        args = params,
    })
    if not resp then
        -- 记录错误信息，返回404
        ngx.log(ngx.ERR, "http查询失败, path: ", path , ", args: ", args)
        ngx.exit(404)
    end
    return resp.body
end
-- 将方法导出
local _M = {  
    read_http = read_http,
    read_redis = read_redis
}  
return _M

4.6.2、实现Redis查询

接下来，我们就可以去修改item.lua文件，实现对Redis的查询了。

查询逻辑是：

• 根据id查询Redis

• 如果查询失败则继续查询Tomcat

• 将查询结果返回

1）修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件，添加一个查询函数：

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 封装查询函数
function read_data(key, path, params)
    -- 查询本地缓存
    local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
    -- 判断查询结果
    if not val then
        ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)
        -- redis查询失败，去查询http
        val = read_http(path, params)
    end
    -- 返回数据
    return val
end

2）而后修改商品查询、库存查询的业务：

3）完整的item.lua代码：  

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')

-- 封装查询函数
function read_data(key, path, params)
    -- 查询本地缓存
    local val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
    -- 判断查询结果
    if not val then
        ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)
        -- redis查询失败，去查询http
        val = read_http(path, params)
    end
    -- 返回数据
    return val
end

-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]

-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("item:id:" .. id,  "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, "/item/stock/" .. id, nil)

-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

4.7、Nginx本地缓存

现在，整个多级缓存中只差最后一环，也就是nginx的本地缓存了。如图：

4.7.1、本地缓存API

OpenResty为Nginx提供了shard dict的功能，可以在nginx的多个worker之间共享数据，实现缓存功能。

1）开启共享字典，在nginx.conf的http下添加配置：

 # 共享字典，也就是本地缓存，名称叫做：item_cache，大小150m
 lua_shared_dict item_cache 150m; 

2）操作共享字典：

-- 获取本地缓存对象
local item_cache = ngx.shared.item_cache
-- 存储, 指定key、value、过期时间，单位s，默认为0代表永不过期
item_cache:set('key', 'value', 1000)
-- 读取
local val = item_cache:get('key')

4.7.2、实现本地缓存查询

1）修改/usr/local/openresty/lua/item.lua文件，修改read_data查询函数，添加本地缓存逻辑：

-- 导入共享词典，本地缓存
local item_cache = ngx.shared.item_cache

-- 封装查询函数
function read_data(key, expire, path, params)
    -- 查询本地缓存
    local val = item_cache:get(key)
    if not val then
        ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败，尝试查询Redis， key: ", key)
        -- 查询redis
        val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
        -- 判断查询结果
        if not val then
            ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)
            -- redis查询失败，去查询http
            val = read_http(path, params)
        end
    end
    -- 查询成功，把数据写入本地缓存
    item_cache:set(key, val, expire)
    -- 返回数据
    return val
end

2）修改item.lua中查询商品和库存的业务，实现最新的read_data函数：

其实就是多了缓存时间参数，过期后nginx缓存会自动删除，下次访问即可更新缓存。

这里给商品基本信息设置超时时间为30分钟，库存为1分钟。

因为库存更新频率较高，如果缓存时间过长，可能与数据库差异较大。

3）完整的item.lua文件：

-- 导入common函数库
local common = require('common')
local read_http = common.read_http
local read_redis = common.read_redis
-- 导入cjson库
local cjson = require('cjson')
-- 导入共享词典，本地缓存
local item_cache = ngx.shared.item_cache

-- 封装查询函数
function read_data(key, expire, path, params)
    -- 查询本地缓存
    local val = item_cache:get(key)
    if not val then
        ngx.log(ngx.ERR, "本地缓存查询失败，尝试查询Redis， key: ", key)
        -- 查询redis
        val = read_redis("127.0.0.1", 6379, key)
        -- 判断查询结果
        if not val then
            ngx.log(ngx.ERR, "redis查询失败，尝试查询http， key: ", key)
            -- redis查询失败，去查询http
            val = read_http(path, params)
        end
    end
    -- 查询成功，把数据写入本地缓存
    item_cache:set(key, val, expire)
    -- 返回数据
    return val
end

-- 获取路径参数
local id = ngx.var[1]

-- 查询商品信息
local itemJSON = read_data("item:id:" .. id, 1800,  "/item/" .. id, nil)
-- 查询库存信息
local stockJSON = read_data("item:stock:id:" .. id, 60, "/item/stock/" .. id, nil)

-- JSON转化为lua的table
local item = cjson.decode(itemJSON)
local stock = cjson.decode(stockJSON)
-- 组合数据
item.stock = stock.stock
item.sold = stock.sold

-- 把item序列化为json 返回结果
ngx.say(cjson.encode(item))

五、缓存同步

大多数情况下，浏览器查询到的都是缓存数据，如果缓存数据与数据库数据存在较大差异，可能会产生比较严重的后果。

所以我们必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。

5.1、数据同步策略

缓存数据同步的常见方式有三种：

设置有效期：给缓存设置有效期，到期后自动删除。再次查询时更新

• 优势：简单、方便

• 缺点：时效性差，缓存过期之前可能不一致

• 场景：更新频率较低，时效性要求低的业务

同步双写：在修改数据库的同时，直接修改缓存

• 优势：时效性强，缓存与数据库强一致

• 缺点：有代码侵入，耦合度高；

• 场景：对一致性、时效性要求较高的缓存数据

异步通知：修改数据库时发送事件通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据

• 优势：低耦合，可以同时通知多个缓存服务

• 缺点：时效性一般，可能存在中间不一致状态

• 场景：时效性要求一般，有多个服务需要同步

而异步实现又可以基于MQ或者Canal来实现：

1）基于MQ的异步通知：

解读：

• 商品服务完成对数据的修改后，只需要发送一条消息到MQ中。

• 缓存服务监听MQ消息，然后完成对缓存的更新

依然有少量的代码侵入。

2）基于Canal的通知

解读：

• 商品服务完成商品修改后，业务直接结束，没有任何代码侵入

• Canal监听MySQL变化，当发现变化后，立即通知缓存服务

• 缓存服务接收到canal通知，更新缓存

代码零侵入

5.2、安装Canal

5.2.1、认识Canal

Canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，基于Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。GitHub的地址：GitHub - alibaba/canal: 阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅&消费组件

Canal是基于mysql的主从同步来实现的，MySQL主从同步的原理如下：

• 1）MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log），其中记录的数据叫做binary log events

• 2）MySQL slave 将 master 的 binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)

• 3）MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据

而Canal就是把自己伪装成MySQL的一个slave节点，从而监听master的binary log变化。再把得到的变化信息通知给Canal的客户端，进而完成对其它数据库的同步。

5.2.2、安装Canal

参考我的另一篇文章：黑马Redis视频教程高级篇（安装Canal）

5.3、监听Canal

Canal提供了各种语言的客户端，当Canal监听到binlog变化时，会通知Canal的客户端。

我们可以利用Canal提供的Java客户端，监听Canal通知消息。当收到变化的消息时，完成对缓存的更新。

不过这里我们会使用GitHub上的第三方开源的canal-starter客户端。地址：GitHub - NormanGyllenhaal/canal-client: spring boot canal starter 易用的canal 客户端 canal client

与SpringBoot完美整合，自动装配，比官方客户端要简单好用很多。

5.3.1、引入依赖

    top.javatool
    canal-spring-boot-starter
    1.2.1-RELEASE

5.3.2、yml编写配置

canal:
  destination: heima # canal的集群名字，要与安装canal时设置的名称一致
  server: 192.168.150.101:11111 # canal服务地址

5.3.3、修改Item实体类

通过@Id、@Column、等注解完成Item与数据库表字段的映射：

package com.heima.item.pojo;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.annotation.Transient;

import javax.persistence.Column;
import java.util.Date;

@Data
@TableName("tb_item")
public class Item {
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    @Id
    private Long id;//商品id
    @Column(name = "name")
    private String name;//商品名称
    private String title;//商品标题
    private Long price;//价格（分）
    private String image;//商品图片
    private String category;//分类名称
    private String brand;//品牌名称
    private String spec;//规格
    private Integer status;//商品状态 1-正常，2-下架
    private Date createTime;//创建时间
    private Date updateTime;//更新时间
    @TableField(exist = false)
    @Transient
    private Integer stock;
    @TableField(exist = false)
    @Transient
    private Integer sold;
}

5.3.4、编写监听器

通过实现EntryHandler接口编写监听器，监听Canal消息。注意两点：

• 实现类通过@CanalTable("tb_item")指定监听的表信息

• EntryHandler的泛型是与表对应的实体类

package com.heima.item.canal;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.heima.item.config.RedisHandler;
import com.heima.item.pojo.Item;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import top.javatool.canal.client.annotation.CanalTable;
import top.javatool.canal.client.handler.EntryHandler;

@CanalTable("tb_item")
@Component
public class ItemHandler implements EntryHandler {

    @Autowired
    private RedisHandler redisHandler;
    @Autowired
    private Cache itemCache;

    @Override
    public void insert(Item item) {
        // 写数据到JVM进程缓存
        itemCache.put(item.getId(), item);
        // 写数据到redis
        redisHandler.saveItem(item);
    }

    @Override
    public void update(Item before, Item after) {
        // 写数据到JVM进程缓存
        itemCache.put(after.getId(), after);
        // 写数据到redis
        redisHandler.saveItem(after);
    }

    @Override
    public void delete(Item item) {
        // 删除数据到JVM进程缓存
        itemCache.invalidate(item.getId());
        // 删除数据到redis
        redisHandler.deleteItemById(item.getId());
    }
}

在这里对Redis的操作都封装到了RedisHandler这个对象中，是我们之前做缓存预热时编写的一个类，内容如下：

package com.heima.item.config;

import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.heima.item.pojo.Item;
import com.heima.item.pojo.ItemStock;
import com.heima.item.service.IItemService;
import com.heima.item.service.IItemStockService;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public class RedisHandler implements InitializingBean {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private IItemService itemService;
    @Autowired
    private IItemStockService stockService;

    private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 初始化缓存
        // 1.查询商品信息
        List itemList = itemService.list();
        // 2.放入缓存
        for (Item item : itemList) {
            // 2.1.item序列化为JSON
            String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
            // 2.2.存入redis
            redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
        }

        // 3.查询商品库存信息
        List stockList = stockService.list();
        // 4.放入缓存
        for (ItemStock stock : stockList) {
            // 2.1.item序列化为JSON
            String json = MAPPER.writeValueAsString(stock);
            // 2.2.存入redis
            redisTemplate.opsForValue().set("item:stock:id:" + stock.getId(), json);
        }
    }

    public void saveItem(Item item) {
        try {
            String json = MAPPER.writeValueAsString(item);
            redisTemplate.opsForValue().set("item:id:" + item.getId(), json);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public void deleteItemById(Long id) {
        redisTemplate.delete("item:id:" + id);
    }
}